Que signifie "Absence"?
Table des matières
- Importance de s'occuper du manque de données
- Pratiques actuelles
- Recommandations pour les chercheurs
- Manque de données dans les dossiers de santé électroniques
Le manque de données fait référence à l'absence de certains points de données dans un ensemble de données. Ça peut arriver pour diverses raisons, comme des erreurs pendant la collecte des données ou des problèmes d'analyse. Quand les chercheurs réalisent des études, surtout des simulations, le manque de données peut rendre difficile l'interprétation des résultats.
Importance de s'occuper du manque de données
Quand des données manquent, ça peut impacter les résultats d'une étude. Si différentes méthodes gèrent le manque de données de différentes manières, il devient compliqué de comparer les résultats et de comprendre quelle méthode fonctionne le mieux. C'est donc super important que les chercheurs reconnaissent et signalent le manque de données quand ça arrive.
Pratiques actuelles
Beaucoup d'études ne s'attaquent pas vraiment au manque de données. Un petit pourcentage d'entre elles en parle, et encore moins expliquent comment elles ont géré ça. Cette négligence peut mener à des conclusions trompeuses sur les méthodes d'analyse des données.
Recommandations pour les chercheurs
- Signaler le manque de données : Les chercheurs devraient toujours mentionner toute donnée manquante, même si aucune n'a été observée.
- Aligner avec les objectifs de l'étude : L'approche pour gérer le manque de données devrait correspondre aux objectifs de l'étude.
- Partager des ressources : Les chercheurs sont encouragés à partager leurs données et leur code pour aider les autres à reproduire et réanalyser leurs résultats.
Manque de données dans les dossiers de santé électroniques
Le manque de données est particulièrement important dans des domaines comme la santé, où les Dossiers de Santé Électroniques (DSE) en séries temporelles peuvent avoir des lacunes. Comprendre les schémas de manque de données peut mener à de meilleures solutions de santé plus personnalisées. Reconnaître ces schémas est essentiel pour améliorer les modèles prédictifs, qui visent à adapter les traitements médicaux et les services aux besoins individuels.